我们提出了一种在场景动力学上建模图像空间的方法。我们的先验是从从真实的视频序列中提取的一系列运动轨迹中学到的，这些视频序列包含天然，振荡的运动，例如树木，鲜花，蜡烛和风中吹的衣服。鉴于单个图像，我们训练有素的模型使用频率协调的扩散采样过程来预测傅立叶域中的每像素长期运动表示，我们称之为神经随机运动纹理。该表示形式可以转换为涵盖整个视频的密集运动轨迹。除了基于图像的渲染模块外，这些轨迹可用于许多下游应用程序，例如将静止图像变成无缝循环的动态视频，或者允许用户在真实图片中与对象实际交互。
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